데이터 분석 흐름 이해하기 ! (GA4 → BigQuery → SQL)
🔄 전체 흐름 요약
GTM Initiation
Google Tag Manager에서 유저 행동을 수집할 준비를 시작함.
(예: 버튼 클릭, 스크롤 등 이벤트 감지)
Data Transfer to GA4
수집된 데이터는 GA4로 전송됨.
Data Processing in GA4
GA4에서 데이터를 자동으로 분석/정리.
(예: 어떤 이벤트가 몇 번 발생했는지, 어떤 기기에서 접속했는지 등)
Data Transfer to BigQuery
GA4에서 가공된 데이터를 BigQuery로 옮겨서 저장.
SQL Querying
BigQuery에 저장된 데이터를 SQL로 뽑아내고 가공함.
여기서 실무적인 분석이 가능해짐. (예: 재방문 유저 중 구매 전환한 비율 등)
Data Analysis
쿼리 결과를 보고 인사이트 도출.
Decision Making
이 인사이트 기반으로 마케팅 전략을 세우고 실행함.
💡 오늘 느낀 점
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GA4 기본 리포트만 보는 건 한계가 있다는 걸 확실히 느낌.
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진짜 ‘실무 분석’을 하려면 결국 BigQuery랑 SQL까지 쓸 수 있어야 하고,
거기서 내가 원하는 기준으로 데이터를 직접 추출해서 봐야 원하는 인사이트가 나옴. -
그리고 이 흐름 자체를 머릿속에 구조화해두면, 앞으로 보고서 쓸 때나 데이터 기반 캠페인 기획할 때에도 훨씬 논리적으로 설명 가능할 것 같음.
